## PENERAPAN LINEAR REGRESSION PADA ESTIMASI HARGA SEWA ALAT BERAT PADA PT FJB
Tri Agus Setiawan 1) , Deason’s Tanduri 2) 1,2 STIKOM CKI Jakarta, Teknik Informatika Email: ta.setiawan18@gmail.com , dtanduri17 @gmail.com .

## Abstract
PT Fanbel  Jaya Bersama  is  a  company  engaged  in  the  construction  sector,  especially  heavy  equipment rental. The rental price of PT Fanbel Jaya Bersama needs to be implemented to process heavy equipment rental data using a linear regression algorithm. This study uses a simple linear regression method to find the estimated price that is rented out to consumers. For deployment using a chatbot that displays estimates and data in the form of descriptions of suitable datasets displayed to consumers. In this study, 2 independent variables were used, namely the unit of minutes of rent (X) and the dependent variable, namely the rental price  (Y).  From  the  9  processed  data,  the  RMSE  value  is  3100946.073781.  From  this  study  the  linear regression  algorithm  is  accurate  and  precise.  The  results  of  this  study  display  prices  that  have  been predicted by chatbots for consumers who want to look for heavy equipment. Further development will be promoted through the website with the same simple linear regression method and more data from other universities.
Keywords: Heavy Equipment, Simple Linear Regression, Chatbot, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Alat berat merupakan faktor kunci dalam proyek  konstruksi  besar[1].  Tujuan  penggunaan alat  berat  adalah  untuk  memudahkan  manusia dalam  melakukan  pekerjaannya  sehingga  hasil yang  diharapkan  dapat  dicapai  dengan  lebih mudah dalam waktu yang relatif singkat[2]. Alat berat  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  klasifikasi yaitu  klasifikasi  fungsional  dan  klasifikasi operasi[3]. Beberapa faktor yang perlu diperhatikan  dalam  memilih  alat  berat  adalah fungsi  yang  akan  dilakukan,  kapasitas  alat, metode operasi, keterbatasan metode penggunaan,  ekonomi,  jenis  proyek  atau pekerjaan, jenis tanah, daya dukung dan kondisi lapangan[4].
PT.  Fanbel  Jaya  Bersama  Merupakan Perusahaan Swasta yang berdiri sudah lama dan bergerak dalam bidang Perdagangan Umum dan Jasa,  dengan  lingkup  pekerjaannya  meliputi: Pembangunan  Gedung,  Irigasi,  Jalan  Raya  dan Jembatan. Sebagai langkah awal, Pt. Fanbel Jaya Bersama  telah  menerapkan  berbagai  kebijakan baru yang searah dengan melaksanakan reformasi dalam  ruang  lingkup  budaya  kerja,  berdasarkan
kepada prinsip-prinsip Good Corporate , Governance ,  seperti  menata  ulang  perencanaan dan pelaksanaan.
Estimasi proses atau teknik penghitungan parameter  atau  jumlah  populasi  yang  tidak diketahui[5].  Estimasi  biaya  proyek  memegang peranan penting dalam penyelenggaraan proyek[6]. Pada  tahap  awal  dipergunakan untuk mengetahui berapa besar biaya yang dibutuhkan untuk menyusun sebuah proyek[7].
Linear  regression adalah  alat  yang penting  dan  berguna  dalam  banyak  analisis statistik untuk mempelajari hubungan 2 diantara variabel[8].  Analisis  semacam  itu  akan  gagal untuk  mendeteksi  hubungan  antara  respons[9]. Beberapa tanggapan menarik memerlukan model regresi  linier  multivariat  untuk  analisis[10]. Menghitung  koefisien  regresi  adalah  statistik penting
[11]Fungsi berbagai perangkat lunak dan sistem.  Ini  telah  terintegrasi  sebagai  bagian  dari perangkat  lunak  komersial  seperti  MATLAB (Math-Works), SPSS Statistics (IBM) dan Excel (Microsoft)  dan  perpustakaan  open-source termasuk  GNU  Scientific  Library  (C/C++),
Scikit-learn, Scipy, StatsModels (Python), Accord, MathNet (F#), dan GoLearn (Go). Di sisi lain, sistem baru dapat dibangun dari awal dalam beberapa  situasi,  seperti  pengembangan  pustaka statistik dalam bahasa pemrograman baru[12].
Kelebihan  linear  regression,  metode  ini cukup simpel dan mudah dipahami, namun tetap menghasilkan insight yang powerful[13]. Menentukan Kekuatan Prediktor dapat mengidentifikasi  sekuat  apa  pengaruh  yang diberikan  oleh  variabel  prediktor  (variabel independen)  terhadap  variabel  lainnya  (variabel dependen)[14].
Penelitian  ini  menggunakan  metode Linear  Regression terhadap  harga  sewa  alat  PT Fanbel  Jaya  Bersama  sebagai  sarana  membantu memperoleh informasi atau pengetahuan penelitian  ini[15].  CRISP-DM  sebagai  metode pengolahan data mining yang akan diimplementasikan
algoritma
Linear
Regression [11].  Dalam  hal  tersebut  sistem  yang dikembangkan  diharapkan  dapat  membantu mengestimasi  harga  sewa  yang  diinginkan  oleh konsumen  dan  membantu  konsumen  atau penyewa mengetahui penawaran yang
ditawarkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1 Alur Penelitian
Penelitian dilakukan dengan mengadaptasi metodologi
Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP- DM)[16].  CRISP-DM  sebuah  standar  yang digunakan  dalam  melakukan  penambangan  data ( Data Mining ). Metode ini digagas oleh Daimler Chrysler (Daimler-Benz), SPSS (ISL), dan NCR yang  selanjutnya  dikembangkan  oleh  300 organisasi hingga model ini dipublikasikan pada tahun 1999 dengan nama CRISP-DM 1.0. Meski awalnya  ditujukan  spesifik  untuk  data  mining, standar ini juga relevan digunakan dalam lingkup lain  di  bidang  data  seperti  pengembangan machine  learning.  [6]CRISP-DM  terdiri  dari proses siklis sebagaimana tertera pada Gambar 1.

## 2.1 Fase Business Understanding
Fase  pemahaman  bisnis  melibatkan kegiatan untuk memahami kasus untuk kumpulan data  yang  digunakan.  Wawasan  yang dihasilkan digunakan untuk menentukan model pembelajaran  mesin  yang  dapat  dibangun  dari kumpulan  data  ini.  Dataset  yang  digunakan terutama dari PT Fanbel Jaya Bersama.

## 2.2 Fase Data Understanding
Tahap  pemahaman  data  dilakukan dengan  menggunakan  pemrograman  python. Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang  dapat menganalisis  data  untuk  lebih  memahaminya. Python  diterapkan  pada  dataset  harga  sewa  alat berat  untuk  menemukan  insight  yang  dapat digunakan  pada  proses  selanjutnya.  Aktivitas yang  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  antara  lain  menganalisis statistik deskriptif data, mengidentifikasi missing value,  menganalisis  korelasi  dan  distribusi  data, serta mengidentifikasi data abnormal[14].

## 2.3 Fase Data Preparation
Pada  langkah  ini,  kumpulan  data melewati  serangkaian  transformasi  sehingga semua  data  input  ke  model  bersifat  numerik sehingga  sistem  dapat  memprosesnya  dengan lebih mudah. Fitur yang datanya terlalu bervariasi atau  tidak  di  generalisasi  akan  dihapus  selama proses ini.

## 2.4 Fase Modeling dan Evaluation
Hasil analisis yang dilakukan pada tahap pemahaman bisnis menjadi dasar pengembangan model. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, diputuskan  model  yang  akan  dibangun  adalah model  regresi.  Hasil  pemodelan  regresi  adalah hasil  ramalan  berupa  bilangan  real.  Persamaan dasar  yang  digunakan  dalam  pemodelan  regresi ditulis dalam bentuk :

## Y = a + bX

## Dimana :
Y = Variabel Response atau Variabel Akibat (Dependent).
X = Variabel Predictor atau Variabel Faktor Penyebab (Independent). a = Konstanta/Slope. b = Koefisien regresi (kemiringan)
Dimana Y adalah respon target, X adalah prediktor,  a  dan  b  adalah  parameter  yang  dicari selama pelatihan model. Algoritme yang berbeda dapat  digunakan  dalam  pemodelan  regresi termasuk  regresi  linier,  Lasso,  Ridge,  Random Forest Regressor, Elastic-net dan Support Vector Regressor  (SVR).  Dengan  memeriksa  model- model ini, model tersebut dapat digunakan untuk membuat rekomendasi tentang harga mobil yang layak  untuk  ditawarkan  kepada  pelanggan  lain yang  data  profilnya  berbeda  dengan  data  yang digunakan  untuk  membangun  model  tersebut. Kinerja  model  yang  dibangun  diukur  dengan matriks RMSE (Root Mean Squared Error) yang didasarkan  pada  kemudahan  melihat  hasil ramalan.  Matriks  estimasi  RMSE  digunakan untuk  memperkirakan  kesalahan  antara  hasil prediksi  dan  hasil  aktual  (akar  prediksi)[12]. Semakin mendekati 0 RMSE yang dicapai model pembelajaran mesin, semakin baik kinerja model tersebut[17]. Persamaan matriks RMSE dituliskan sebagai berikut.
Gambar 1 Rumus RMSE
Hasil evaluasi terhadap model digunakan untuk menentukan model terbaik untuk dilanjutkan pada tahap deployment.

## 2.5 Fase Deployment
Model  dengan  performa  terbaik  akan dipilih untuk dilanjutkan pada tahap deployment. Pada tahap ini, model dirancang untuk digunakan untuk  kebutuhan  peramalan  secara  real-time. Berdasarkan kebutuhan tersebut,  model diunduh untuk  informasi  melalui  layanan  chatbot platform WhatsApp. Membuat bot menggunakan perpustakaan  Open  WA  yang  menyediakan kemampuan untuk menangkap semua percakapan dan tindakan WhatsApp menggunakan kecerdasan  buatan[18].  Oleh  karena  itu,  model prediksi  yang    dibangun  dapat  digunakan  oleh pengguna  atau  konsumen  dalam  mengevaluasi harga  sewa  alat  berat.  Respons  yang  diberikan oleh  obrolan  juga  digambar  dalam  format  teks yang berisi perkiraan hasil  model[19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  metode  CRISP-DM dilakukan  melalui  chat  WhatsApp.  Selain  itu, pada  tahap  pemahaman  materi  juga  digunakan metode  statistik  untuk  menganalisis  sebaran informasi dan mengidentifikasi penyimpangan[20].  Model  pembelajaran  mesin regresi  berganda  dibangun  dan  dievaluasi menggunakan  matriks  evaluasi  kasus  regresi. Pada  langkah  terakhir,  model  kerja  terbaik diimplementasikan sebagai obrolan WhatsApp.

## 3.1.   Tahap Business Understanding
Dataset  “Harga  Sewa  Alat  Berat” merepresentasikan  Alat  Berat  seperti  no, deskripsi,  satuan,  harga  sewa.  Nilai  satuan  pada dataset  tersebut  tidak  dalam  nilai  satuan  yang jelas sehingga dilakukan konversi nilai satuan ke integer  menit.  Dataset  memiliki  total  data sebanyak  23  baris  dan  terdiri  dari  fitur-fitur berikut.
Table 1 Dataset No Deskripsi Satuan  Harga Sewa
1 Excavator Mini PC 40 Jam IDR 160.000 2 Excavator Mini PC 50 Jam IDR 160.000 3 Excavator Mini PC 75 Jam IDR 170.000 4 Excavator PC 100 Jam IDR 155.000 5 Excavator PC 200 Jam IDR 195.000 6 Wheel Loader 0,8M3 WA-70 Jam IDR 120.000 7 Wheel Loader 1,2M3 WA-100 Jam IDR 140.000 8 Wheel Loader 1,2M3 WA-120 Jam IDR 160.000 9 Wheel Loader 1,5M3 WA-150 Jam IDR 170.000 10 Wheel Loader 1,8M3 WA-180 Jam IDR 200.000 11 Wheel Loader 2,0M3 WA-200 Jam IDR 230.000 12 Wheel Loader 3,0M3 WA-300 Jam IDR 260.000 13 Wheel Loader 3,2M3 WA-320 Jam IDR 280.000 14 Bulldozer D20- 3 Jam IDR 150.000 15 Bulldozer D31E Jam IDR 155.000 16 Bulldozer D65P Jam IDR 170.000 17 Bulldozer D85 Jam IDR 185.000 18 Motor Grader 125 HP Jam IDR 170.000 19 Motor Grader 135 HP Jam IDR 190.000 20 Motor Grader 180 HP Jam IDR 250.000 21 Crane Kapasitas 30-35 ton Jam IDR 350.000 22 Crawler Crane 10-15 ton Jam IDR 487.500 23 Roughter Crane 10 ton Jam IDR 887.500 3.2.   Tahap Data Understanding Tahap  Data Understanding meliputi aktivitas  analisis  statistik  deskriptif  data, identifikasi  missing  value,  analisis  distribusi data, dan identifikasi data pencilan (outlier).
a. Mengumpulkan Data Awal Data  yang  dikumpulkan  didapat  dari admin  PT  Fanbel  dengan  persetujuan Direktur  Perusahaan  untuk  mendapatkan data yang sah.
b.  Mendeskripsikan Data Data yang didapat dari PT Fanbel Jaya Bersama adalah data pada surat penawaran kepada  PT  Brantas  Abipraya  devisi  3 dengan  menggunakan  format  excel,  data hasil  observasi  mendapatkan  4  atribut yaitu:
Table 2 Mendeskripsikan Data
Attribut Keterangan Deskripsi Menjelaskan tentang jenis alat yang di sewakan Satuan Menjelaskan berapa lama sewa dengan ukuran waktu Harga Sewa Menjelaskan besaran tarif yang di sediakan c.  Mengeksplorasi Data Table 3 Mengeksplorasi Data Attribut Tipe Data Keterangan Nomor Numeric Sebagai nomor data Deskripsi String Sebagai keterangan jenis alat Satuan Numeric Variabel independen (X) Harga Sewa Numeric Variabel dependen (Y)

## 3.3.   Tahap Data Preparation
Ada  beberapa  tahap  persiapan  data  yang dilakukan, berikut adalah langkah – langkah yang dilakukan:
a. Select Data Tahap  ini  adalah  proses  untuk  memilih data yang dibutuhkan untuk tujuan
permodelan. Data yang digunakan adalah data pada Tabel 1.
b.  Cleaning Data Pada  gambar  dapat  dilihat  dari  masing- masing atribut deskripsi, satuan, beserta harga sewa alat berat.
Gambar 2 Cleaning Data
Gambar 3 Visualisasi Menggunakan Matplotlib
Gambar 4 Format Nilai X dan Y
Gambar dibawah ini adalah bagian dalam
mengecek data apakah ada missing value yang di temukan dari dataset JSON.
c. Format Data
Tahap  ini  adalah  menentukan  atribut dalam data yang akan digunakan sebagai dataset akhir  dalam  proses  pemodelan  data  mining
menggunakan  python,  data  yang  digunakan antara lain :
Dari gambar diatas adalah definisi pemograman  python  yang  memilah  nilai  X  dan Y, diambil dari dataset yang berada di JSON.

## 3.4.   Tahap Modeling Dan Evaluation
Tahap  ini  adalah  nilai  X  dan  Y  yang sudah ditentukan dalam tahap Data Preparation akan  diolah  menggunakan  module  Linear Regression  lalu  di  tampilkan  hasil  dan dimunculkan perhitungan data mining yaitu, Root Mean Squared Error (RMSE) melalui chatbot :
Gambar 6 Hasil Deployment 2

## Gambar 8 Hasil Deployment 1

## 3.6.   Tahap Deployment
Setelah  tahap  evaluasi  dimana  menilai secara  detail  hasil  dari  sebuah  model  maka dilakukan pengimplementasian  dari  keseluruhan model  yang  telah  dibangun  yaitu  menggunakan chatbot whatsapp PT Fanbel Jaya Bersama untuk memantau  hasil  dari  model  yang  sudah  dibuat penulis dan mempermudah konsumen mengestimasi harga yang ingin di sewa.
Gambar 5 Visualisasi Linear Regresi
Gambar 7 Hasil RMSE & Linear Regresi

## Gambar 9 Hasil Deployment 3

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  uji  coba  data, peneliti  menuliskan  ada  beberapa  kesimpulan pada penelitian ini, estimasi harga sewa alat berat diterapkan Linear Regression sederhana mendapat  nilai  RMSE  3100946.073781  dan Parameter  yang  berperngaruh  dalam  penelitian yaitu  satuan  sewa  dan  harga  sewa.  Pada penelitian  pengembangan  lebih  lanjut  dapat dibuat  sebuah  website  dengan  metode  linear regresi  sederhana  ini.  Selain  itu,  model  linear regresi  dengan  performa  lebih  tinggi  masih potensial  untuk  dikembangkan.  Implementasi chatbot  pada  website  juga  dapat  dilakukan sehingga meningkatkan nilai manfaat praktis dari penelitian ini.

## 5. REFERENSI
[1] Fitro et al. , “Penggunaan Metode Linear
Regression Untuk Prediksi Penjualan
Smartphone,” J. Konstr. , vol. 18, no. 2, pp. 2–7, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369. [2] M. Septiani, N. Afni, and R. L. Andharsaputri, “Perancangan Sistem Informasi Penyewaan Alat Berat,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 4, no. 02, pp. 127–135, 2019, doi: 10.32767/jusim.v4i02.639. [3] B. B. Kalengkongan, T. T. Arsjad, and J. B. Mangare, “Analisa Perhitungan Produktivitas Alat Berat Pekerjaan Pematangan Lahan Pembangunan Tower Sutet Likupang - Paniki,” J. Sipil Statik , vol. 8, no. 1, pp. 99–106, 2020. [4] S. S. Riskijah, R. J. N. Sakti, and A. D. Lestari, “Pengaruh Komposisi Alat Berat Pekerjaan Tanah Terhadap Biaya Alat
Optimum,” PROKONS Jur. Tek. Sipil , vol. 16, no. 1, p. 6, 2022, doi: 10.33795/prokons.v16i1.351.
[5] E. D. S. Mulyani et al. , “Estimasi Harga Jual Mobil Bekas Menggunakan Metode
Regresi Linier Berganda ( Studi Kasus : Showroom Gulur Motor Tasikmalaya ),”
J. VOI (Voice Informatics) , vol. 8, no. 1, pp. 77–85, 2019.
[6] C. Yuliana, A. Z. Ulimaz, and R. H. Kartadipura, “Estimasi Biaya Dengan Menggunakan Cost Significant Model Pada Pekerjaan Pemeliharaan Jalan Di Kota Banjarbaru,” Sustain. Technol. Journal) , vol. 24, no. 1, pp. 24–30, 2020,
[Online]. Available:
http://jtb.ulm.ac.id/index.php/JTB.
[7] M. Fahlepi and A. Widjaja, “Penerapan Metode Multiple Linear Regression
Untuk Prediksi Harga Sewa Kamar Kost,” J. Strateg. , vol. 1, no. November, pp. 615–629, 2019.
[8] I. Nader, J. O. Donoghue, and J. Kapasny, “ Linear Regression  Linear
Regression : Introduction,” 2015.
[9] P. Taraba, “Linear regression on a set of selected templates from a pool of randomly generated templates,” Mach.
Learn. with Appl. , vol. 6, no. August, p.
100126, 2021, doi:
10.1016/j.mlwa.2021.100126.
[10] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79– 86, 2019.
[11] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM
Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,”
J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no.
2, pp. 103–108, 2021, doi:
10.30871/jaic.v5i2.3200.
[12] Q. H. Luu, M. F. Lau, S. P. H. Ng, and T. Y. Chen, “Testing multiple linear regression systems with metamorphic testing,” J. Syst. Softw. , vol. 182, p.
111062, 2021, doi:
10.1016/j.jss.2021.111062.
[13] Z. Wang et al. , “Selection of optimal models for predicting growth stress in Artemisia desertorum by comparison of linear regression and multiple neural networks: Take the construction of a green mine in the Bayan Obo mine as an example,” Ecotoxicol. Environ. Saf. , vol. 235, no. November 2021, p. 113400,
2022, doi:
10.1016/j.ecoenv.2022.113400.
[14] S. Ghosal, S. Sengupta, M. Majumder, and B. Sinha, “Prediction of the number of deaths in India due to SARS-CoV-2 at
5–6 weeks,” Diabetes Metab. Syndr.
Clin. Res. Rev. , vol. 14, no. 4, pp. 311–
315, 2020, doi:
10.1016/j.dsx.2020.03.017.
[15] H. C. Kraemer and C. Blasey, “Linear Regression Analysis,” How Many Subj. Stat. Power Anal. Res. , pp. 73–85, 2017, doi: 10.4135/9781483398761.n6.
[16] E. P. Ariesanto Akhmad, “Data Mining Menggunakan Regresi Linear untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan
Pelayaran,” J. Apl. Pelayaran dan Kepelabuhanan , vol. 10, no. 2, p. 120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
[17] R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa
Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform.
J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103– 108, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.poltektegal.ac.id/index.ph p/informatika/article/view/631.
[18] S. Antika, H. Hambali, and A. Akmal, “Konsep Sistem Customer Relationship Management Pada Toko Penjualan Produk,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 537–546, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1308.
[19] A. Ramaditiya, S. Rahmatia, A. Munawar, and O. N. Samijayani, “Implementation chatbot whatsapp using python programming for broadcast and reply message automatically,”
Proceeding - 2021 Int. Symp. Electron. Smart Devices Intell. Syst. Present Futur. Challenges, ISESD 2021 , pp. 0–3, 2021, doi:
10.1109/ISESD53023.2021.9501523.
[20] S. M. Mostafa, “Imputing missing values using cumulative linear regression,” CAAI Trans. Intell. Technol. , vol. 4, no. 3, pp. 182–200, 2019, doi:
10.1049/trit.2019.0032.